地震信号是一种典型的非平稳信号,其中隐含着大量的地下地质信息,地震解释的目的就是从地震信号中提取出尽可能多的有效信息,并将其与实际地质信息联系起来。地震谱分解技术和地震属性技术是通过分析并提取地震信号中的有效信息来进行地震储层预测的常用手段。但是随着油气勘探的难度越来越大,对地震储层预测的精度要求也越来越高,传统的时频分析方法难以满足精度要求,需要发展新的时频分析方法,最终达到提高复杂储层油气预测准确率的目的。论文首先研究了几种传统的基于傅里叶变换发展而来的时频分析方法(短时傅里叶变换、小波变换、S变换)和自适应的希尔伯特-黄变换(HHT)方法,通过对其仿真效果分析,发现因为窗函数的存在,虽然短时傅里叶变换、小波变换、S变换都已经有了很大改进,但是受测不准原理所制约,它们的时频分辨率和时频聚焦性总是达不到最佳,然而HHT方法不存在这个问题,它拥有很高的时频分辨率和聚焦性,非常适合分析非平稳信号,可以更好地反映地震信号的时频特性。但是,由于HHT方法中的关键一步——经验模态分解(EMD)存在固有缺陷,使得HHT方法也存在一些不足之处,如模态混叠、端点效应、无法分离紧密间隔频率等等问题。这些问题的存在,会对地震谱分解和某些地震属性的结果产生很大影响,给储层预测工作带来困难。为了解决HHT方法存在的这些问题,本文引入了一种新的信号分解方法——解析模态分解(AMD),AMD方法可以解决EMD分解存在的模态混叠和无法分离紧密间隔频率的问题,能够大幅提高信号分解的精度,将其与HHT方法相结合,形成一种新的时频分析方法——AMD-HHT方法,通过仿真试算证明,相对于常规HHT方法,新方法对信号的分解能力更强,时频分辨率更高,更加适合分析地震信号。将AMD-HHT方法应用到地震储层预测当中去。通过采用AMD-HHT方法对正演模型和实际地震剖面进行谱分解,并通过寻找分频剖面中存在的“低频能量增强,高频能量衰减”的油气响应特征,成功检测出含油气储层,验证了基于AMD-HHT方法直接进行储层预测的有效性。为进一步提升储层预测的准确度和精确度,本文还在谱分解基础上提取了几种油气敏感属性——分频振幅差属性、低频能量增强属性、高频能量衰减属性,并且通过几个实际过井剖面证明了这几个油气敏感属性对于储层油气检测的有效性。将基于AMD-HHT的谱分解和基于其的地震属性提取技术应用到实际工区中,验证了各地震属性预测含油气储层的有效性。鉴于碳酸盐岩储层的复杂性和地震单属性预测的多解性,本文分别采用基于t-SNE算法的地震属性融合方法、基于高斯混合聚类算法的地震属性聚类方法、基于支持向量机的地震属性分类方法等三种方式,结合井资料对前文计算得到的多个地震属性进行多属性分析,以达到降低多解性,提升储层油气预测准确性和可靠性的目的,并选择最优方法给出基于AMD-HHT方法的研究工区有利含油储层分布。通过对塔河工区使用基于AMD-HHT方法的谱分解和多属性分析技术进行储层油气预测,表明了 AMD-HHT方法能够提高分频精度,有利于提取地震数据中更精准的有效信息;在AMD-HHT方法基础上提取油气敏感地震属性并进行多属性分析,显著提升了储层油气预测精度,形成了一套结合AMD-HHT方法和多属性分析,具有高准确率和高可靠性的复杂碳酸盐岩储层预测技术流程。该技术流程能够有效降低钻探风险,为提高地震储层预测精度提供了新思路和新方法。